The impact of corporate governance on sustainability performance
Notice bibliographique
Résumé
We examine the relationship between corporate governance and sustainability, using the extensive Bloomberg Environmental, Social and Governance (ESG) data universe. Eccles, Ioannou, and Serafeim [2012. The Impact of a Corporate Culture of Sustainability on Corporate Behavior and Performance. National Bureau of Economic Research, Inc., NBER Working Papers: 17950] argued that a corporate culture of sustainability plays an important role in various facets of a firm's corporate behaviour and performance. We argue that quality corporate governance itself can engender high sustainability performance. We also build on the work of Aras and Crowther [2008. “Governance and Sustainability: An Investigation into the Relationship Between Corporate Governance and Corporate Sustainability.” Management Decision 46 (3): 433–448] by investigating the relationship between specific corporate governance and sustainability characteristics of S&P 100 companies in the USA. Our initial exploratory findings suggest that environmental disclosure scores and ESG disclosure scores are strongly influenced by governance disclosure scores. Board meeting attendance is an important predictor of both scores, suggesting that more disciplined boards result in better sustainability performance. Boards with a higher percentage of independent directors also have higher disclosure scores and are more likely to have climate change and an environmental supply chain management policy in place. They are also more likely to be Global Reporting Initiative compliant, to have a green building policy and social supply chain management. A disturbing pattern emerges, however, when assessing firms' follow-through on declared commitments. It turns out that few firms that purport to have climate change policies in place have actually discussed climate change risks or opportunities. We discuss some implications of these preliminary findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».